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Dimensiona le celle H3 sul tuo mese più scarso: i conteggi dei permessi di Torino sono troppo radi per la risoluzione 9

Un indice esagonale rende economici i join, ma la dimensione della cella determina quanto è rumorosa ciascuna cella. Applicato al registro dei permessi di Torino, la risoluzione 9 e quelle più fini contano circa una domanda per cella al mese.

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Dati che monitoriamo · Turin.

Torino copre circa 130 km2, secondo il rapporto comunale di Istat. Se si ricopre la città con celle H3 di dimensione media si ottengono circa 1.234 celle alla risoluzione 9 e circa 8.639 alla risoluzione 10, usando le aree medie di 0,105 e 0,015 km2 della tabella delle statistiche delle celle H3. Nell'ottobre 2026, il nostro conteggio del registro pubblico delle domande di permesso di costruire della città registra 1.372 domande presentate. Distribuite in modo uniforme, sono 1,1 per cella alla risoluzione 9 e 0,16 per cella alla risoluzione 10. Una mappa a una qualsiasi di queste risoluzioni mostrerebbe per lo più rumore. La dimensione della cella dovrebbe derivare dal mese più scarso e dalla categoria più sottile che si deve leggere, non dalla mappa più fine che si riesce a disegnare.

Una cella ha bisogno di circa 100 eventi prima che una variazione del 10% abbia significato

H3 è una griglia esagonale gerarchica le cui celle hanno identificatori interi a 64 bit, quindi unire una tabella di punti a un'altra è una corrispondenza di chiavi, non una query spaziale. La nota di progettazione di Uber aggiunge che un esagono ha una sola distanza tra il proprio centro e i centri dei vicini, contro le due dei quadrati, il che semplifica la levigatura su un anello di celle. Sono vantaggi reali. Non dicono però quante osservazioni contiene una cella.

I conteggi di eventi indipendenti si comportano come estrazioni di Poisson, quindi il rumore relativo su un conteggio n è circa 1 diviso la radice quadrata di n. Una cella con 100 eventi ha circa il 10% di rumore. Una cella con 18 ne ha circa il 24%. Una cella con un solo evento ne ha circa il 100%. Ogni anello di vicini che si media aumenta n, ma sfoca anche la mappa.

Applichiamo questo ragionamento a Torino. Si tratta il registro dei permessi come distribuito in modo uniforme su 130 km2, il che è una semplificazione, perché le domande si concentrano nel centro denso e si diradano sulle colline. La cella media contiene quindi i seguenti valori al mese.

| Risoluzione | Celle a Torino | Ottobre 2026 (1.372) | Agosto 2026 (891) | |---|---|---|---| | 6 | circa 4 | 381 | 248 | | 7 | circa 25 | 54 | 35 | | 8 | circa 176 | 7,8 | 5,1 | | 9 | circa 1.234 | 1,1 | 0,7 | | 10 | circa 8.639 | 0,16 | 0,10 |

Si tratta di un calcolo sui nostri conteggi mensili e sulle aree medie delle celle pubblicate, non di una misura. Anche l'intero registro alla risoluzione 7 ha un rumore di circa il 14% in ottobre e il 17% in agosto. La serie mensile va da 891 nell'agosto 2026 a 2.330 nel marzo 2025. Raggiungere 100 eventi in una cella media della risoluzione 7 richiederebbe circa 2.500 domande in un mese, più di quanto sia accaduto in ognuno dei 24 mesi che abbiamo contato.

La categoria più piccola fissa la risoluzione, e per alcune non ne fissa nessuna

Il registro si divide per tipo di lavori. Negli ultimi 12 mesi, la categoria di lavori più numerosa conta 16.217 domande e la più piccola 449, nella nostra suddivisione del registro. I totali nascondono il problema.

La categoria più numerosa dà circa 13 per cella della risoluzione 9 all'anno. Questo sostiene una mappa annuale a quella dimensione e nient'altro di mensile. La categoria più piccola ha in media circa 0,36 per cella della risoluzione 9 e circa 2,6 per cella della risoluzione 8 nell'intero anno. Alla risoluzione 7 arriva a circa 18 per cella, con un rumore vicino al 24%: abbastanza per individuare una cella che è più volte la media, non abbastanza per ordinare due celle confinanti. Solo alla risoluzione 6 supera i 100 per cella (circa 110), e lì Torino è composta da circa quattro celle. Una mappa di quattro celle è una tabella. Per quella categoria, si riporti un totale per città o per zona e lo si dichiari.

Ne derivano tre regole pratiche:

  • Dimensionare le celle sul mese di minimo. Nell'agosto 2026 le domande sono state 891, contro 2.135 di luglio. Una risoluzione che funziona a luglio non funziona ad agosto.
  • Aggregare nel tempo prima di ridurre le celle. Un anno della categoria più piccola alla risoluzione 7 è meglio di un mese alla risoluzione 9.
  • Conservare la risoluzione e il numero di eventi accanto a ogni valore di cella, e sopprimere le celle sotto una soglia minima dichiarata. Non mediare mai tassi calcolati su celle di dimensioni diverse.

Una precisazione sulla geometria: l'area di cella pubblicata è una media, e la tabella riporta un minimo e un massimo che variano a seconda della posizione sul globo. Alla scala di Torino la differenza conta poco, ma un conteggio di celle ricavato dall'area è un'approssimazione, non un'identità.

Un valore di zona distribuito su esagoni non aggiunge informazione

Molte serie immobiliari non sono punti. La nostra mediana dei valori intermedi delle quotazioni immobiliari ufficiali semestrali per le abitazioni ordinarie nelle zone di Torino è stata di 2.425 EUR per m2 nel primo semestre 2026, contro 2.312 EUR nel secondo semestre 2025 e 2.125 EUR nel secondo semestre 2021. È una statistica sulle zone. Disegnarla su esagoni produce un colore uniforme all'interno di ogni zona e un salto a ogni confine. Il salto è la definizione della zona, e il colore uniforme è un dato mancante.

Quando un esagono attraversa due zone, il trasferimento difendibile è una media ponderata con le quote conservate come campi: valore = somma di (quota della zona i × valore della zona i). Ponderare per superficie di terreno è la scelta più semplice, ma per le abitazioni è quella sbagliata. Una quotazione di zona descrive abitazioni, quindi i pesi devono seguire le abitazioni, per esempio la superficie dell'impronta degli edifici residenziali all'interno di ciascuna sovrapposizione. È l'idea alla base della mappatura dasimetrica. Un esagono per metà in un parco e per metà in un isolato di appartamenti dovrebbe prendere quasi tutto il suo valore dagli appartamenti. Le impronte degli edifici aperte di Overture o OpenStreetMap possono fornire i pesi, con l'avvertenza che le impronte sono bozze e hanno errori propri.

Due controlli mantengono il livello onesto. Le quote devono sommare a uno per ogni esagono, e un esagono senza impronte residenziali deve essere nullo, non riempito con i valori della zona più vicina.

La direzione inversa richiede la stessa cura. Per risalire dalle celle a una zona, si aggregano i punti sottostanti e si riporta quanti ne sono caduti all'interno, anziché mediare i valori di cella. Le medie di medie su celle disuguali danno risultati diversi a seconda della griglia.

La serie delle quotazioni mostra anche quanto un livello possa cambiare tra un rilascio e l'altro. Dal secondo semestre 2021 al primo semestre 2026, le variazioni semestrali della mediana sono andate da un calo di 63 EUR per m2 (secondo semestre 2024) a un aumento di 113 EUR (primo semestre 2026). Qualsiasi livello costruito su un solo semestre è superato al semestre successivo, quindi ognuno richiede una marca di versione semestrale.

Cosa osservare

Due rilasci metterebbero alla prova l'argomentazione con i dati dello stesso Comune di Torino.

Il primo è il conteggio dei permessi di novembre 2026, da confrontare con i 1.795 di novembre 2025. Agosto, settembre e ottobre 2026 (891, 1.518 e 1.372) sono risultati ciascuno inferiori al mese corrispondente del 2025 (1.053, 1.646 e 2.097). Il divario di ottobre è il più ampio. Un altro mese basso non farebbe una tendenza, perché la serie è stagionale e gennaio è basso in entrambi gli anni (1.351 nel 2025, 1.391 nel 2026). Un novembre sotto 1.795 seguito da un dicembre sotto 1.800 sarebbe cinque mesi consecutivi sotto l'anno precedente e argomenterebbe a favore di un'aggregazione trimestrale in ogni mappa mensile. Una ripresa verso 1.795 lascerebbe il dato di ottobre come un singolo mese scarso.

Il secondo sono le prossime quotazioni semestrali delle zone di Torino. Il nuovo passo della mediana resterà entro l'intervallo da -63 a +113 EUR per m2 osservato dal secondo semestre 2021, oppure no. Se resta entro l'intervallo, l'aumento del primo semestre 2026 si legge come una delle diverse variazioni comparabili. Un secondo aumento consistente suggerirebbe che il balzo del primo semestre 2026 sia stato l'inizio di una rivalutazione, e non un'anomalia. In ogni caso, il livello degli esagoni richiede una nuova marca di versione, e la versione della libreria che ha costruito ogni colonna derivata deve comparire nello stesso record.

Domande

Quale risoluzione H3 è adatta ai dati mensili sui permessi a livello cittadino?
Per Torino, con circa 130 km2 e 1.372 domande nell'ottobre 2026, la risoluzione 7 dà circa 54 domande per cella media e circa il 14% di rumore di conteggio. Le risoluzioni 9 e 10 danno circa 1,1 e 0,16 per cella, cioè per lo più rumore. Questo presuppone una distribuzione uniforme, che i permessi reali non seguono.
Quanti eventi deve avere una cella?
Il rumore di conteggio è circa 1 diviso la radice quadrata del conteggio: quindi circa 100 eventi per cella e periodo danno circa il 10% di rumore, e 18 eventi danno circa il 24%. Si aggregano i dati nel tempo o si riduce la finezza della griglia finché la serie più sottile che serve non supera la soglia dichiarata.
Come si trasferisce un valore ufficiale di zona sugli esagoni?
Si usa una media ponderata delle zone con cui l'esagono si sovrappone, conservando le quote come campi. Per i valori delle abitazioni si pondera con un indicatore di abitazioni, come la superficie dell'impronta residenziale, e non con la superficie di terreno; gli esagoni senza abitazioni restano nulli, e il livello è indicato come derivato dalle zone con una marca di versione semestrale.

Fonti

  1. Tables of Cell Statistics Across Resolutions (H3 documentation)
  2. Overview of the H3 Geospatial Indexing System
  3. H3: Uber's Hexagonal Hierarchical Spatial Index
  4. Report Comune di Torino (Istat)

Come scriviamo: ogni nota parte da dati pubblicati e dalle fonti elencate sopra, è redatta con l'aiuto dell'AI e supera controlli automatici su ogni cifra, link e affermazione prima della pubblicazione. Analisi, non consulenza d'investimento.

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